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PSP Net的tensorflow代码。

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简介:
TensorFlow 版本的 PSP Net,包含以下 Python 代码: ```python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io as sio ```

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  • TensorflowPSP Net
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    本项目提供基于TensorFlow实现的PSPNet代码,适用于图像语义分割任务。该模型结构精良,性能优越,在多个数据集上取得优秀成果。 当然可以,以下是去掉不必要的部分后的代码导入语句: ```python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io as sio ``` 这段代码仅用于在Python环境中导入必要的库以便后续使用TensorFlow版本的PSPNet时进行相关操作。
  • AOD-NETTensorFlow版)
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    AOD-NET(TensorFlow版)是一款基于深度学习框架TensorFlow开发的目标检测模型,专为准确识别和定位图像中的多个目标而设计。 使用TensorFlow编写的AOD-NET项目包含多个文件夹:论文、NYU-V2数据集、合成数据集模块、训练模块以及测试模块。
  • VGG16TensorFlow
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    这段代码实现了经典的VGG16卷积神经网络模型,并提供了使用TensorFlow框架进行图像分类任务的具体示例和教程。 忘记了是哪本外国书的源代码了,只是当时看书的时候顺便复制了作者提供的代码。
  • NIID-Net: NIID-Net实现
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    本项目实现了针对特定任务优化的神经网络模型NIID-Net,旨在解决非独立同分布数据环境下的学习问题。代码开源,便于研究与应用。 NIID-Net:适应室内场景内在图像分解的表面法线知识 依赖项: Python 3.5 PyTorch 0.3.1(如果您使用 PyTorch > 0.3.1,请阅读相关文档) TorchVision 0.2.1 对于其他依赖项,我们提供了一个 requirements.txt 文件。 数据集: 内在图像数据集 按照指示下载 CGI、IIW 和 SAW 数据集。请注意,Z. Li 和 N. Snavely 扩充了原始的和数据集。 如果您不打算训练模型,则可能不需要下载 CGI 数据集。 将这些数据集放置在项目目录下的 dataset 文件夹中。 最终的目录结构如下: NIID-Net 项目 |---README.md |---... |---dataset |---CGIntrinsics |---intrinsics_final | |---images
  • 基于TensorFlowDnCNN去噪-Matlab&DnCNN(tensorflow)
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    本项目提供了一个基于TensorFlow实现的DnCNN图像去噪模型,同时附带了Matlab版本的代码和相关文档。用户可以通过该项目轻松地应用深度学习技术进行图像降噪处理。 去噪声代码matlab实现DnCNN-张量流基于tensorflow-1.8的版本。运行此代码需要Python3环境,并且安装以下依赖项:scipy、numpy、tensorflow-gpu、scikit-image、pillow以及h5py。 生成训练数据可使用generate_data.py脚本,但您可能需要调整训练数据集路径。根据作者提供的信息,在所生成的训练数据集中存在一些空白(零)值的数据。 进行模型训练时,请运行train_DnCNN.py文件;测试阶段则需执行Validate_DnCNN.py,并适当修改您的测试集路径和文件类型设置,尽管我通过matlab创建了用于与其它方法对比的测试集。 在我的研究工作中,仅使用了一种去噪技术。在BSD68数据集上对不同降噪算法进行了比较并记录平均PSNR(dB)结果如下: | 噪音等级 | BM3D | Wiener | NL-means | MLP | TNRD | DnCNN-S-Re | |---------|------|--------|----------|------|--------|------------| | 15 | 31.07| 31.24 | -- | -- | 31.24 | 31.61 | | 25 | 28.57| 28.96 | -- | -- | 28.74 | 29.16 | 对于噪声等级为50的情况,原文中未提供具体数值。
  • DerainNetTensorFlow训练
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    这段代码是用于在TensorFlow框架下实现和训练名为DerainNet的神经网络模型,旨在去除图像中的雨线。 该资源提供DerainNet-tensorflow训练代码,相关论文名为《Clearing the Skies: A deep network architecture for single-image rain removal》,欢迎下载使用。
  • TF_U-Net:通用基于TensorFlowU-Net图像分割实现
    优质
    TF_U-Net是一款基于TensorFlow开发的开源软件包,用于实现和应用U-Net模型进行高效的医学影像和其他领域的图像分割任务。该工具具有高度的灵活性与广泛的适用性,适用于各种尺寸和类型的图像数据集,帮助研究人员及开发者快速上手并专注于算法优化与创新应用。 tf_unet是一个用于图像分割的通用U-Net架构的Tensorflow实现。
  • TensorFlow示例
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    《TensorFlow示例代码》提供了一系列基于Google开发的深度学习框架TensorFlow的实际应用案例和编程实践,帮助读者掌握模型构建与训练技巧。 这里有三个使用Tensorflow编写的小程序:手写体识别、猫狗识别和人脸识别。
  • TensorFlow基础
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    《TensorFlow基础代码》是一本介绍使用TensorFlow进行机器学习和深度学习编程的入门书籍,通过实例讲解了如何编写基本的TensorFlow程序。 以下是TensorFlow的一些基础代码资源,涵盖了CNN(卷积神经网络)、逻辑回归、RNN(循环神经网络)以及线性回归等内容。 对于CNN(卷积神经网络),示例代码为cnn_mnist.py,并使用了MNIST手写数字数据集。该代码演示如何构建一个简单的CNN模型来识别MNIST中的手写数字。 在逻辑回归方面,提供了名为logistic_regression.py的示例代码和随机生成的人工数据集。此代码展示了如何利用TensorFlow建立用于分类问题的逻辑回归模型。 对于RNN(循环神经网络),recurrent_neural_network.py是相关示例代码,并使用了Shakespeare作品的数据集。该文件说明了构建一个简单的RNN以预测莎士比亚文本中下一个字符的方法。 最后,线性回归部分包括linear_regression.py这一示例代码和随机生成的人工数据集。此代码展示了如何在TensorFlow中建立用于数值型数据预测的线性回归模型。
  • ZFNet:基于TensorFlowZFNet实现(或ZF-Net
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    简介:ZFNet是Szegedy等人为ImageNet竞赛特别设计的一种卷积神经网络架构,本项目在TensorFlow框架下实现了该模型,便于深度学习研究与应用。 该存储库包含用于可视化和理解卷积网络的实现以及测试用网络。在训练和评估网络之前,请下载CIFAR-10数据集。 解压cifar-10-python.tar.gz文件后,您的文件夹结构应如下所示: 要使用CIFAR-10数据集训练网络,请在命令提示符下输入以下命令: ``` python3 ./train.py ``` 以下是CIFAR-10数据集中样本图像的示例。 结果如下: 时代 0: Train Accuracy = 0.100 Test Accuracy = 0.100 纪元 1: Train Accuracy = 0.215 Test Accuracy = 0.216 纪元 2: (此处原文被截断,因此训练结果信息不完整)